Çoklu ortam veri madenciliği, kalıpları veya istatistiksel ilişkileri bulmak için büyük miktarda çoklu ortam bilgisinin analizini ifade eder. Veriler toplandıktan sonra, analiz etmek ve anlamlı bağlantılar aramak için bilgisayar programları kullanılır. Bu bilgiler genellikle sosyal sistemler geliştirmek için hükümetler tarafından kullanılır. Tüketici alışkanlıklarını keşfetmek için pazarlamada da kullanılabilir.
Multimedya veri madenciliği, büyük miktarda veri toplanmasını gerektirir. Verilerin analizinde numune boyutu önemlidir, çünkü öngörülen eğilimlerin ve modellerin daha küçük bir örneklemle yanlış olma olasılığı daha yüksektir. Bu veriler videolar, ses dosyaları ve görüntüler dahil olmak üzere birçok farklı medyadan toplanabilir. Bazı uzmanlar ayrıca uzamsal verileri ve metnin multimedya olduğunu düşünüyor. Bu ortamlardan bir veya daha fazlasından gelen bilgiler, veri toplamanın odak noktasıdır.
Sayısal veri analizi basit olabilirken, multimedya veri analizi, onu yararlı sayısal verilere dönüştürebilen karmaşık bilgisayar programları gerektirir. Multimedya veri madenciliğinden toplanan bilgileri anlamlandıran bir dizi bilgisayar programı mevcuttur. Bu bilgisayar programları, belirgin veya mantıksal olarak açık olmayan ilişkileri aramak için kullanılır.
Bilgi için multimedya çıkarıldığında, bu bilginin en yaygın kullanımlarından biri davranış kalıplarını veya eğilimleri önceden tahmin etmektir. Bilgi, erkekler ve kadınlar veya Pazar ve Pazartesi günleri gibi farklı grupların ayrı ayrı analiz edilmesini sağlayan sınıflara ayrılabilir. Örneğin, belirli bir markanın tüketici ilgisini diğerine göre izlemeye yardımcı olabilen veriler kümelenebilir veya mantıksal ilişkide gruplandırılabilir.
Multimedya veri madenciliği günümüz toplumunda birçok kullanım alanına sahiptir. Buna bir örnek, trafik akışını analiz etmek için trafik kamera görüntülerinin kullanılması olabilir. Bu bilgiler yeni caddeleri planlarken, mevcut caddeleri genişletirken veya trafiği yönlendirirken kullanılabilir. Devlet kuruluşları ve şehir planlayıcıları bu bilgileri trafiğin daha sorunsuz ve hızlı bir şekilde akmasına yardımcı olmak için kullanabilir.
Veri madenciliği terimi nispeten yeni olmakla birlikte, madencilik verileri uygulaması uzun süredir uygulanmaktadır. Örneğin, marketler, kayıt defterlerinden veri toplayarak tüketici davranışını izlemek için uzun zamandır veri madenciliğini kullanmıştır. Satış bilgileriyle ilgili sayısal veriler, insanların ne satın aldıklarını ve belirli ürünleri ne zaman alabileceklerini öğrenmek için bir bilgisayar programı tarafından kullanılabilir. Bu bilgiler genellikle belirli ürünlerin nereye yerleştirileceğini ve ne zaman satışa sunulacağını belirlemek için kullanılır.
